package com.psychologyCommunity.Community.service;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.CacheLoader;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;
import com.psychologyCommunity.Community.dao.DiscussPostMapper;
import com.psychologyCommunity.Community.entity.DiscussPost;
import com.psychologyCommunity.Community.util.SensitiveFilter;

import org.checkerframework.checker.nullness.qual.NonNull;
import org.checkerframework.checker.nullness.qual.Nullable;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.util.HtmlUtils;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;


@Service
public class DiscussPostService {
    private static final Logger logger= LoggerFactory.getLogger(DiscussPostService.class);//记日志
    //其实当前这个业务层没什么业务 他所做的事情 和Mapper差不多 就是把数据查出来就行了
    //方法看起来很简单 但是不能省  即便是当前业务很简单，但将来如果需要在业务层面 对dao层查到的结果做业务层面的处理 如果没有 到时候不好处理
    //二是 代码的层次要有严格的保障，跨层次去调用，后期做一些安全性或者别的时候的时候 也会很困难
    @Autowired
    private DiscussPostMapper discussPostMapper;

    @Value("${caffeine.posts.max-size}")
    private int maxSize;
    @Value("${caffeine.posts.expire-seconds}")
    private int expireSeconds;
// caffeine的核心接口：
// Cache，
// LoadingCache(同步缓存，当多个线程同时访问缓存中的数据，缓存中没有数据，就会让线程等待，等到缓存从数据库中同步到了就给线程返回)--此处用这个
// ,AsyncLoadingCache（异步的，支持并发，同时取数据）
    //帖子列表的缓存
    private LoadingCache<String,List<DiscussPost>> postListCache;
    //缓存帖子总数的缓存
    private LoadingCache<Integer,Integer> postRowsCache;
    //给当前的类调用一次的时候 去初始化这两个缓存（因为初始化一次就够了）
    @PostConstruct
    public void init(){
        //初始化帖子列表缓存
        postListCache= Caffeine.newBuilder().maximumSize(maxSize)
                .expireAfterWrite(expireSeconds, TimeUnit.SECONDS)
                .build(new CacheLoader<String, List<DiscussPost>>() {
                    //当我尝试从缓存中取出数据的时候，caffeine会看一下缓存中有没有数据，有就返回，没有就得告诉caffeine怎么去查询得到装到缓存中
                    //load方法就是 实现怎么去查询数据库查数据得到初始化数据的办法
                   @Override
            public @Nullable List<DiscussPost> load(@NonNull String key) throws Exception {
                       if(key==null ||key.length()==0){
                           throw new IllegalArgumentException("参数错误！！");//如果key为空 就抛出异常
                       }
                       //并且用 : 切开之后 两个参数也不为空的才行
                       String[] params =key.split(":");
                       if(params ==null || params.length!=2){
                           throw new IllegalArgumentException("参数错误！！");
                       }
                       int offset=Integer.valueOf(params[0]);
                       int limit=Integer.valueOf(params[1]);

                       //二级缓存 ：Redis --》mysql
                       //如果 它去查数据库了，就提前先打个日志
                       logger.debug("load post list from DB.");
                        return discussPostMapper.selectPosts(0,offset,limit,1); }});
        //初始化帖子总数的缓存
        postRowsCache=Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(maxSize)
                .expireAfterWrite(expireSeconds,TimeUnit.SECONDS)
                .build(new CacheLoader<Integer, Integer>() {
                          @Override
                    public @Nullable Integer load(@NonNull Integer key) throws Exception {
                              //如果 它去查数据库了，就提前先打个日志
                              logger.debug("load post list from DB.");
                              return discussPostMapper.selectDiscussPostRow(key) ;
                    }}); }
    public List<DiscussPost> findDiscussPost(int userId,int  offset,int limit,int orderMode){
        //只对热门帖子orderMode==1的数据做缓存 ；缓存的是首页，此时userId==0，缓存的是一页数据 与offset 和limit两个参数有关，所以拿这两个组合key
        if(userId==0 && orderMode==1){
            //此种情况做缓存 --给他缓存生成key
            return postListCache.get(offset+":"+limit);
        }
        //如果 它去查数据库了，就提前先打个日志
        logger.debug("load post list from DB.");
        return discussPostMapper.selectPosts(userId,offset,limit,orderMode);
    }

    public int findPostRows(int userId){
        //当用户访问所有帖子行数 即userId==0 的时候才去缓存
        if(userId==0){
            return postRowsCache.get(userId);
        }
        //如果 它去查数据库了，就提前先打个日志
        logger.debug("load post rows from DB.");
        return  discussPostMapper.selectDiscussPostRow(userId);
    }

    public DiscussPost findDiscussPostById(int id){
        return  discussPostMapper.selectDiscussPostById(id);
    }



    @Autowired
    private SensitiveFilter sensitiveFilter;



    public int addDiscussPost(DiscussPost post){
        if(post==null){
            throw new IllegalArgumentException("参数不能为空！！");
        }

        //转义HTML标签 --调用工具HtmlUtils--把原有的title做一个转义 ，如果没有标签他就不处理
        post.setTitle(HtmlUtils.htmlEscape(post.getTitle()));
        post.setContent(HtmlUtils.htmlEscape(post.getContent()));

        //过滤敏感词
        post.setTitle(sensitiveFilter.filter(post.getTitle()));
        post.setContent(sensitiveFilter.filter(post.getContent()));

        return  discussPostMapper.insertDiscussPost(post);
    }

    //更新评论数量
    public int updateCommentCount(int id,int commentCount){
        return discussPostMapper.updateCommentCount(id,commentCount);
    }
    public int updateType(int id,int type){
        return discussPostMapper.updateType(id,type);
    }
    public int updateStatus(int id,int status){
        return discussPostMapper.updateStatus(id, status);
    }

    public int updateScore(int id,double score){
        return discussPostMapper.updateScore(id, score);
    }

}
